• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.263-278
• /
• 2022

최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.67-84
• /
• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.23-30
• /
• 2015

목 적 : 외부표지자 호흡움직임 측정 장치(RPM; Real-time Position Management, Varian Medical System, USA)를 이용한 간암 호흡동조 방사선치료 시 호흡신호와 방사선 조사 시간 및 실제 조사된 호흡위상을 분석하여 호흡움직임 측정 장치를 이용한 호흡동조 방사선 치료의 정확도를 평가하였다. 대상 및 방법 : 2014년 5월부터 9월까지 Novalis Tx.(Varian Medical System, USA)와 RPM을 이용하여 간암 호흡동조 방사선치료(Duty Cycle 20%, Gating window 40% ~ 60%)를 시행한 환자 총 16명의 치료 시 기록된 호흡움직임을 분석하였다. RPM에 기록된 외부표지자의 호흡움직임을 후행적 분석을 통해 호흡위상으로 재구성하였으며, 재구성된 호흡위상을 이용하여 기록된 Beam-on Time과 Duty Cycle에 대해 RPM을 사용한 호흡동조 방사선치료의 예측 정확도를 분석하고, 호흡움직임의 재현성에 따른 Duty Cycle과 예측 정확도의 상관관계를 분석하였다. 결 과 : 대상 환자 16명의 치료계획 시와 실제 치료 시 호흡주기 차이는 평균 -0.03초(범위 -0.50초 ~ 0.09초)로 분석되었으며 두 호흡간의 통계적 차이는 확인할 수 없었다(p=0.472). 치료 시 평균 호흡주기는 4.02 sec (${\pm}0.71sec$), 치료 중 호흡주기 표준편차의 평균값은 7.43%(범위 2.57% ~ 19.20%)로 분석되었다. 실제 Duty Cycle은 평균 16.05%(범위 13.78% ~ 17.41%)로 나타났고 이 중 후행적 분석을 통해 평균 56.05%(범위 39.23% ~ 75.10%)가 계획된 호흡위상(40% ~ 60%)에서 조사되었음을 확인하였다. 호흡주기의 표준편차와 Duty Cycle과 계획된 호흡위상에서 조사된 비율의 상관관계는 각각 -0.156 (p=0.282)와 -0.385 (p=0.070)으로 분석되었다. 결 론 : 본 연구는 실제 치료 중 기록된 외부표지자의 호흡움직임을 후행적으로 분석하여 치료 중 호흡움직임의 재현성 및 Duty Cycle, 계획된 호흡동조창에서의 실제 치료 비율 등을 확인하였다. 4DCT를 이용한 치료계획과의 오차를 최소화하고 효율적인 치료를 위해 호흡훈련 및 호흡신호 모니터링의 강화가 필요 할 것으로 판단된다.